데이터베이스, 애플리케이션 및 엣지 계층 전반의 최적 데이터 캐싱 전략

소개

고성능 및 확장 가능한 애플리케이션을 구현하기 위해 캐싱은 필수적인 기술입니다. 특히 사용자 트래픽이 증가하고 데이터 볼륨이 확장됨에 따라 데이터 검색은 종종 상당한 병목 현상을 구성합니다. 각 요청에 대해 기본 영구 스토리지에서 직접 데이터를 가져오는 것만으로는 응답 시간이 느려지고, 데이터베이스 부하가 증가하며, 궁극적으로 사용자 경험이 저하될 수 있습니다. 캐싱이 바로 여기서 중요한 역할을 합니다. 자주 액세스하는 데이터를 더 빠르고 접근하기 쉬운 위치에 저장하여 반복적인 계산이나 영구 스토리지 조회의 필요성을 줄이는 것입니다. 그러나 캐싱은 모든 상황에 맞는 솔루션이 아니며, 여러 계층에서 캐싱을 적용할 수 있으며 각 계층은 고유의 장점과 이상적인 사용 사례를 가지고 있습니다. 데이터베이스 쿼리 캐시, Redis와 같은 애플리케이션 수준 캐시, CDN 캐시 간의 미묘한 차이를 이해하는 것은 성능이 뛰어나고 복원력 있는 시스템을 구축하려는 모든 설계자 또는 개발자에게 매우 중요합니다. 이 글에서는 각 캐싱 계층을 자세히 살펴보고 메커니즘, 적절한 시나리오 및 데이터 액세스를 최적화하기 위한 올바른 전략을 효과적으로 선택하는 방법을 설명합니다.

핵심 캐싱 개념

각 캐싱 계층의 세부 사항을 살펴보기 전에, 이 토론 전체에서 참조될 몇 가지 기본적인 캐싱 개념을 확립해 보겠습니다.

캐시 히트(Cache Hit): 요청된 데이터가 캐시에서 발견될 때 발생합니다. 이는 데이터가 느린 스토리지에 액세스하지 않고 빠르게 제공될 수 있음을 의미하므로 바람직한 결과입니다. 캐시 미스(Cache Miss): 요청된 데이터가 캐시에서 발견되지 않을 때 발생하며, 시스템이 원래 데이터 소스(예: 데이터베이스)에서 데이터를 가져온 다음, 향후 요청을 위해 캐시에 저장하도록 요구합니다. 캐시 무효화(Cache Invalidation): 원본 데이터 소스가 변경될 때 캐시된 데이터를 제거하거나 만료된 것으로 표시하는 프로세스입니다. 캐싱에서 이는 매우 어려운 과제이며, 만료된 데이터는 애플리케이션 동작 오류로 이어질 수 있습니다. 타임 투 리브(Time-to-Live, TTL): 캐시 무효화를 위한 일반적인 전략으로, 캐시된 데이터가 미리 정의된 기간 후에 자동으로 제거됩니다. 제거 정책(Eviction Policy): 캐시가 용량에 도달하면, 제거 정책은 새 항목이 들어갈 공간을 만들기 위해 어떤 항목을 제거할지 결정합니다. 일반적인 정책에는 최근 사용 최소(LRU), 가장 적게 사용된(LFU), 선입선출(FIFO)이 있습니다.

데이터베이스 쿼리 캐시

데이터베이스 쿼리 캐시는 데이터베이스 서버 수준에서 작동합니다. 주요 목적은 자주 실행되는 SELECT 문의 결과와 해당 SQL 쿼리를 저장하는 것입니다. 동일한 쿼리가 다시 실행될 때, 데이터베이스 시스템은 쿼리를 다시 실행하고, 파싱하고, 최적화하거나, 기본 데이터 파일에 액세스하지 않고도 캐시에서 직접 결과를 제공할 수 있습니다.

메커니즘 및 구현

MySQL(8.0 버전 이전 제거됨) 또는 PostgreSQL(외부 확장 또는 보다 전체적인 버퍼를 통해)과 같은 대부분의 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)은 역사적으로 쿼리 캐싱의 일부 형태를 제공했거나 여전히 제공합니다.

간단한 사용자 데이터 쿼리 애플리케이션을 고려해 보겠습니다.

SELECT * FROM users WHERE id = 123;

이 쿼리가 처음 실행될 때, 데이터베이스는 이를 처리하고 데이터를 가져와 쿼리 캐시에 {query_string: result_set}을 저장합니다. 동일한 쿼리 문자열이 다시 제출되면, 데이터베이스는 먼저 쿼리 캐시를 확인합니다. 일치하는 항목이 발견되고 캐시된 결과가 여전히 유효하면, 즉시 캐시된 결과를 반환합니다.

장단점

장점:

• 자동: 활성화 및 구성되면 일치하는 쿼리에 대해 자동으로 작동합니다.
• 데이터베이스 부하 감소: 반복되는 동일한 쿼리에 대해 데이터베이스 서버의 CPU 및 I/O 부하를 크게 줄입니다.

단점:

• 무효화의 어려움: 이것이 가장 큰 단점입니다. 캐시된 쿼리에 포함된 어떤 테이블의 어떤 데이터라도 변경되면, 해당 쿼리에 대한 전체 캐시 결과(및 잠재적으로 다른 많은 결과)가 만료되어 무효화되어야 합니다. 이는 특히 쓰기 부하가 많은 워크로드에서 과도한 무효화 오버헤드를 유발할 수 있습니다.
• 제한된 범위: SELECT 쿼리의 정확한 문자열만 캐시합니다. 약간의 변형(예: 다른 공백, WHERE id = 123 대신 WHERE id = 124)은 캐시 미스를 초래합니다.
• 확장성 문제: 일부 데이터베이스 시스템(예: MySQL의 전역 쿼리 캐시)에서는 쓰기 또는 잦은 무효화 중 캐시 잠금에 대한 과도한 경쟁이 실제로 성능을 저하시킬 수 있으며, 병목 현상을 일으킬 수 있습니다.
• 최신 DB에서의 제거: 복잡성과 성능 문제로 인해 많은 최신 데이터베이스 버전(예: MySQL 8.0)에서는 데이터 무결성 및 성능을 고려하여 페이지 수준에서 캐싱을 관리하는 보다 세분화된 버퍼 캐시(예: InnoDB 버퍼 풀)를 대신하여 범용 쿼리 캐시를 제거하거나 사용 중단했습니다.

사용 시기

제한 사항을 고려할 때, 전용 데이터베이스 쿼리 캐시는 일반적으로 최신, 매우 동시적이거나 쓰기량이 많은 애플리케이션에는 권장되지 않습니다. 특정 쿼리에 대한 히트율이 매우 높은 읽기량이 많은, 쓰기량이 적은 워크로드에는 때때로 유용할 수 있지만, 그 효과는 유지 관리 부담과 잠재적인 성능 저하로 인해 종종 상쇄됩니다. 대부분의 사용 사례의 경우, 애플리케이션 수준 캐싱이 훨씬 더 나은 제어와 효율성을 제공합니다.

애플리케이션 수준 캐시 (예: Redis)

애플리케이션 수준 캐싱은 Redis 또는 Memcached와 같은 전용 인메모리 데이터 스토어에 데이터를 애플리케이션 계층에 더 가깝게 저장하는 것을 포함합니다. 이 캐시는 애플리케이션과 데이터베이스 사이에 위치합니다. 애플리케이션은 캐시에 저장할 데이터, 얼마나 오래 유지될지, 어떻게 무효화할지를 명시적으로 관리합니다.

메커니즘 및 구현

애플리케이션이 데이터가 필요할 때 먼저 애플리케이션 캐시를 확인합니다. 데이터가 발견되면(캐시 히트), 즉시 반환됩니다. 그렇지 않으면(캐시 미스), 애플리케이션은 데이터베이스에서 데이터를 가져와 향후 요청을 위해 캐시에 저장한 다음 반환합니다.

Redis를 사용하는 간단한 Python 예제로 설명해 보겠습니다.

import redis
import json

# Redis가 localhost:6379에서 실행 중이라고 가정
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_user_data(user_id):
    cache_key = f"user:{user_id}"
    
    # 1. 캐시에서 데이터 가져오기 시도
    cached_data = r.get(cache_key)
    if cached_data:
        print(f"Cache hit for user {user_id}")
        return json.loads(cached_data)
    
    # 2. 캐시에 없으면 데이터베이스에서 가져오기 (시뮬레이션)
    print(f"Cache miss for user {user_id}, fetching from DB...")
    # 실제 애플리케이션에서는 DB 쿼리가 될 것.
    user_data = {"id": user_id, "name": f"User {user_id}", "email": f"user{user_id}@example.com"}
    
    # 3. TTL(예: 600초)과 함께 캐시에 데이터 저장
    r.setex(cache_key, 600, json.dumps(user_data))
    
    return user_data

# 첫 번째 호출은 캐시 미스가 될 것입니다.
print(get_user_data(1))

# TTL 내의 후속 호출은 캐시 히트가 될 것입니다.
print(get_user_data(1))

# 다른 사용자 시뮬레이션
print(get_user_data(2))

장단점

장점:

• 세분화된 제어: 개발자는 캐시할 데이터, 만료 시간, 무효화 방법 등을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 이를 통해 더 지능적인 캐싱 전략(예: 매우 안정적인 데이터 오래 캐싱)을 사용할 수 있습니다.
• 고성능: Redis와 같은 인메모리 스토어는 마이크로초 수준의 응답 시간을 제공하며 매우 빠릅니다.
• 확장성: 캐시 서버는 데이터베이스와 독립적으로 확장될 수 있으므로 시스템이 막대한 읽기 부하를 처리할 수 있습니다.
• 유연한 데이터 구조: Redis는 다양한 데이터 구조(문자열, 해시, 리스트, 세트, 정렬된 세트)를 지원하여 다양한 캐싱 패턴을 가능하게 합니다.
• 데이터베이스 오버헤드 감소: 쿼리를 피하는 것뿐만 아니라 비트랜잭션이며 자주 액세스하는 항목에 대한 데이터 저장 및 검색을 오프로드하여 데이터베이스 부하를 줄입니다.

단점:

• 캐시 무효화 로직: 개발자는 직접 무효화 로직을 구현해야 합니다. 애플리케이션이 데이터베이스에서 데이터를 업데이트하면 캐시의 해당 항목도 무효화하거나 업데이트해야 합니다. 신중하게 처리하지 않으면 복잡성이 증가하고 만료된 데이터의 가능성이 있습니다.
• 메모리 사용량: 대규모 데이터 세트를 캐싱하면 캐시 서버의 상당한 메모리가 소비될 수 있습니다.
• 단일 장애점(클러스터링되지 않은 경우): 고가용성(예: Redis Sentinel 또는 Cluster)에 대해 올바르게 구성되지 않은 경우 단일 캐시 서버가 SPOF가 될 수 있습니다.
• 비용: 전용 캐시 서버를 실행하고 유지 관리하는 데는 인프라 비용이 발생합니다.

사용 시기

애플리케이션 수준 캐싱은 다음과 같은 경우에 가장 일반적이고 다재다능한 캐싱 전략입니다.

• 읽기량이 많고 자주 액세스되는 데이터: 사용자 프로필, 제품 카탈로그, 구성 설정, 리더보드.
• 계산된 결과: 자주 변경되지 않는 비용이 많이 드는 계산 또는 보고서.
• 세션 관리: 사용자 세션 데이터 저장.
• 전체 페이지 캐싱: 렌더링된 전체 HTML 페이지 캐싱.
• 마이크로서비스 아키텍처: 서비스 간의 빠른 데이터 레이어 제공.
• 데이터베이스 쿼리 캐시 제한 사항이 명확할 때: 강력한 캐싱이 필요한 거의 모든 최신 애플리케이션의 경우, 데이터베이스 쿼리 캐시보다 이 접근 방식이 선호됩니다.

CDN 캐시

콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 캐시는 네트워크 엣지에서 사용자에게 지리적으로 더 가깝게 작동합니다. 주로 정적 콘텐츠에 사용되지만 동적 응답도 캐싱할 수 있습니다. CDN은 이미지, 비디오, CSS, JavaScript 파일 및 때로는 전체 HTML 페이지와 같은 자산을 캐시합니다.

메커니즘 및 구현

사용자가 리소스(예: 이미지 logo.png)를 요청하면, 요청은 먼저 가장 가까운 CDN '엣지 위치'(CDN의 글로벌 네트워크에 있는 서버)로 전달됩니다. CDN에 logo.png의 캐시 복사본이 있으면 사용자에게 직접 제공됩니다. 이것은 '엣지 캐시 히트'입니다. 그렇지 않은 경우, CDN은 원본 서버(애플리케이션 서버 또는 스토리지 버킷)에 요청을 보내 logo.png를 가져와 엣지 위치에 캐시한 다음 사용자에게 전달합니다. 그런 다음 해당 엣지 위치 근처의 사용자로부터 후속 요청은 CDN 캐시를 히트하게 됩니다.

일반적으로 CDN 캐싱은 원본 서버 응답 헤더(예: Cache-Control, Expires) 또는 관리 콘솔의 특정 CDN 구성 설정을 통해 구성됩니다.

CDN 캐싱을 활성화하기 위한 예시 HTTP 헤더:

Cache-Control: public, max-age=3600, s-maxage=86400
Expires: Tue, 01 Jan 2025 12:00:00 GMT

max-age는 브라우저가 캐시할 수 있는 시간을, s-maxage(공유 max-age)는 CDN 및 기타 공유 캐시가 캐시할 수 있는 시간을 지정합니다.

장단점

장점:

• 지연 시간 감소: 데이터는 사용자에게 지리적으로 가장 가까운 서버에서 제공되므로 네트워크 지연 시간이 크게 줄어들고 체감 성능이 향상됩니다.
• 원본 부하 감소: 애플리케이션의 원본 서버에서 요청을 오프로드하여 대역폭과 컴퓨팅 리소스를 절약합니다.
• 향상된 안정성 및 복원력: CDN은 분산 시스템이며, 트래픽 급증을 처리하고 원본 서버가 다운되더라도 높은 가용성을 제공하도록 설계되었습니다.
• DDoS 보호: 많은 CDN이 분산 서비스 거부(DDoS) 공격에 대한 내장 보호 기능을 제공합니다.

단점:

• 캐시 무효화 복잡성: 글로벌 CDN의 무효화는 어려울 수 있습니다. 동적 콘텐츠의 경우, 최신 상태를 보장하려면 종종 복잡한 캐시 제어 헤더, 웹훅 또는 프로그래밍 방식 퍼지가 필요합니다.
• 만료된 데이터 가능성: 공격적인 캐싱은 무효화가 완벽하게 처리되지 않으면 사용자가 오래된 콘텐츠를 볼 수 있습니다.
• 비용: CDN 서비스는 높은 대역폭 사용량이나 복잡한 구성의 경우 비용이 많이 들 수 있습니다.
• SSL 인증서: CDN 엣지 위치 전반에 걸쳐 SSL 인증서를 관리하면 복잡성이 추가될 수 있습니다.

사용 시기

CDN 캐싱은 다음과 같은 경우에 이상적입니다.

• 정적 에셋: 이미지, 비디오, CSS, JavaScript 파일, 글꼴, PDF. 이것이 가장 중요한 용도입니다.
• 전 세계적으로 분산된 사용자: 사용자가 다른 대륙에 퍼져 있을 때.
• 트래픽이 많은 웹사이트: 원본 서버의 부하를 크게 완화합니다.
• 드물게 변경되는 동적 콘텐츠: 대부분 정적이지만 약간의 동적 구성 요소가 포함된 페이지. 종종 짧은 TTL 또는 정교한 무효화가 필요합니다.
• API 응답: 정적 데이터를 제공하거나 매우 느리게 변경되는 데이터를 제공하는 읽기 전용 API 엔드포인트.

올바른 캐싱 전략 선택

가장 효과적인 캐싱 전략은 종종 이러한 계층의 조합을 포함하여 다단계 캐싱 아키텍처를 형성합니다.

1. 애플리케이션 계층(Redis/Memcached)부터 시작: 대부분의 내부 애플리케이션 데이터 및 동적 콘텐츠의 경우, 애플리케이션 수준 캐싱은 성능, 제어 및 확장성 간의 최상의 균형을 제공합니다. 이것은 일반적으로 데이터베이스 부하에 대한 첫 번째 방어선입니다.

2. 정적 및 공개 콘텐츠를 위해 엣지(CDN)로 이동: 정적 에셋 및 공개적으로 캐시 가능한 동적 콘텐츠의 경우, CDN으로 데이터를 푸시하면 사용자에게 가장 가깝게 데이터를 가져와 지연 시간을 가장 크게 개선하고 원본 오프로드를 수행할 수 있습니다. 적절한 Cache-Control 헤더를 사용하십시오.

3. 데이터베이스 쿼리 캐시(주의해서, 또는 전혀 사용하지 않음): 위에서 논의했듯이, 전용 데이터베이스 쿼리 캐시는 무효화 오버헤드로 인해 종종 그것의 가치보다 더 많은 문제를 야기합니다. 대신, 데이터 무결성 및 성능에 최적화된 데이터베이스의 내부 페이지/블록 버퍼(예: MySQL의 InnoDB 버퍼 풀, PostgreSQL의 공유 버퍼)에 의존하십시오. 이러한 버퍼는 투명하며 자주 액세스되는 데이터 블록을 자동으로 관리합니다.

예시 시나리오: 뉴스 웹사이트

• CDN: 기사 이미지, CSS/JS 파일, 그리고 잠재적으로 짧은 TTL의 인기 있는 최신 기사 HTML을 캐싱합니다.
• 애플리케이션 캐시(Redis): 인기 있는 기사의 텍스트 콘텐츠, 사용자 세션 데이터, 기사 메타데이터(태그, 작성자 정보) 및 복잡한 쿼리 결과(예: '가장 많이 언급되는 기사 10개')를 캐싱합니다. 이러한 항목은 기사가 편집되거나 게시될 때 무효화됩니다.
• 데이터베이스: 모든 콘텐츠의 진실 공급원으로 사용되며, 쓰기 및 덜 자주 액세스되는 읽기를 처리합니다. 내부 버퍼는 최근 액세스된 데이터 블록의 캐싱을 처리합니다.

핵심 질문은 다음과 같습니다.

• 이 데이터를 소비하는 주체는 누구인가? 전 세계의 최종 사용자(CDN)? 아니면 내부 애플리케이션 구성 요소(애플리케이션 캐시)?
• 이 데이터는 얼마나 자주 변경되는가? 매일(긴 TTL), 매시간(중간 TTL), 또는 요청당(캐시 없음 또는 매우 짧은 TTL)?
• 데이터의 최신성이 얼마나 중요한가? 사용자가 약간 만료된 데이터를 허용할 수 있는가(CDN, 애플리케이션 캐시)? 아니면 실시간(캐시 없음 또는 공격적인 무효화)이 필요한가?
• 이 데이터를 생성하거나 검색하는 것이 얼마나 비용이 많이 드는가? 계산 집약적인가? 데이터베이스 집약적인가? 네트워크 집약적인가?

결론

효과적인 데이터 캐싱은 고성능, 확장 가능하고 복원력 있는 애플리케이션을 구축하는 데 매우 중요합니다. 데이터베이스, 애플리케이션 및 CDN 계층에 전략적으로 캐시를 배치함으로써 개발자는 지연 시간을 크게 줄이고, 데이터베이스 부하를 감소시키며, 전반적인 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. 데이터베이스 쿼리 캐시는 현대 워크로드에서 종종 문제를 해결하는 것보다 더 많은 문제를 야기하는 반면, Redis와 같은 애플리케이션 수준 캐시는 동적 데이터에 대해 비교할 수 없는 제어와 성능을 제공하고, CDN 캐시는 전 세계적으로 정적 및 공개 콘텐츠를 제공하는 데 뛰어나며 근접성과 규모를 최적화합니다. 최적의 전략은 다단계 접근 방식이며, 적절한 데이터를 적절한 위치에 대한 적절한 캐시를 신중하게 선택하여 데이터가 빠르고 최신 상태임을 보장합니다.